Inteligencia Artificial y Machine Learning, conoce las diferencias
Términos que se suelen confundir, porque sí, están relacionados, la Inteligencia Artificial y Machine Learning, ¿Son lo mismo? Descubre en esta nota las características de cada concepto y obtén la respuesta.
La inteligencia artificial (IA) trata de poder conseguir lo que logramos con la inteligencia humana, pero a través de métodos artificiales. Nos referimos al reconocimiento de patrones para alcanzar objetivos o resolver problemas.
Ya en los años `50 y `60 encontramos las primeras formas de esta tecnología, que lograban conseguir jugar a las damas, hablar inglés o resolver problemas de álgebra y lógicos. Hoy los usos van desde bots conversacionales que responden en consultas de atención al cliente, aceleración de servicios financieros, innumerables aplicaciones en ciencia y salud, simulaciones para anticipar comportamiento climático, o la forma en que minoristas y restaurantes resuelven problemas de escasez de mano de obra, limitaciones en cadena de suministro y mejoras en la experiencia de usuario.
Si queremos un dato bien actual, la supercomputadora de IA que está empleando Meta, brindará a los investigadores 5 exaflops de rendimiento de IA.
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Meta tiene como objetivo usarlo para entrenar modelos de IA con más de un billón de parámetros: “Esperamos que RSC nos ayude a construir sistemas de IA completamente nuevos que puedan, por ejemplo, impulsar traducciones de voz en tiempo real para grandes grupos de personas, cada una hablando un idioma diferente, para que puedan colaborar sin problemas en un proyecto de investigación o jugar un juego AR juntos”, dijo la compañía en un blog.
Aquí es donde encontramos un nexo con Machine Learning. Cuando Meta dice que pretende “entrenar modelos de IA con más de un billón de parámetros” nos acercamos a la idea de Aprendizaje Automático.
¿De qué se trata un modelo de Machine Learning?
Impulsados por datos, los modelos de Machine Learning son los motores matemáticos de la IA, expresiones de algoritmos que encuentran patrones y hacen predicciones más rápido que un ser humano. Es decir, es una forma de expresión de un algoritmo que encuentra patrones en grandes cantidades de datos, e incluso puede hacer predicciones.
Si la Inteligencia Artificial fuera un automóvil, el machine learning sería su motor, y los datos el combustible.
El ML es una representación de objetos y sus relaciones entre sí, donde esos objetos pueden ser desde un like en una red social, hasta moléculas en un experimento.
Ahora bien, no todo es tan sencillo como suena. De hecho, se necesita un enorme conjunto de datos, mucha experiencia en inteligencia artificial y una gran capacidad informática para entrenar un modelo. Los compradores inteligentes compran modelos preentrenados para ahorrar tiempo y dinero. Pero ¿cómo saber si estoy adquiriendo el modelo preentrenado que necesito?
Bueno, cada uno viene con un catálogo o descripción que detalla el dominio para el que se entrenó el modelo, con qué conjuntos de datos se lo entrenó y cúal es su expectativa de funcionamiento. Esto nos acerca al modelo correcto para el uso que pretendamos darle.
Entonces, en resumen, mientras que la inteligencia artificial son sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas como el análisis de datos, con el objetivo de mejorar las capacidades y contribuciones humanas; el machine learning o aprendizaje automático es una parte de la Inteligencia Artificial que posibilita que las máquinas aprendan por sí solas, sin necesidad de una programación para ello. Esto lo que permite es contar con sistemas capaces de detectar patrones entre los datos para hacer predicciones. Y ya vimos el ejemplo de Meta como un caso reciente de su uso, entre tantos otros.
Esperamos te haya resultado interesante entender estas diferencias.
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